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介绍数据仓库在军队装备保障信息系统的应用．通过对装备保障数据资源整合意义的分析,探讨基于数据仓库的装备保障数据资源整合策略：针对装备保障数据资源特点及共享需求,建立装备保障数据资源整合的总体架构。     

数据仓库和联机分析处理技术在装备器材保障中的应用

文章分析了传统装备器材保障中数据处理方法存在的不足，提出了基于数据仓库和联机分析处理技术的器材保障管理的设计思想，阐述了数据仓库多维数据结构的设计方案，讨论了联机分析处理和数据挖掘的实现方法。     

数据挖掘技术在数据仓库系统中的应用

信息技术的发展使得数据挖掘技术和数据仓库应运而生。本文介绍了数据挖掘技术和数据仓库的基本概念、应用,以数据魔方为例介绍了数据挖掘技术在数据仓库系统中的应用。     

基于数据仓库的装备保障决策支持系统研究

基于数据仓库的装备保障DSS,给出了数据仓库的概念以及OLTP与OLAP的区别与联系,提出了装备保障DSS的应用体系结构以及用分布式数据库和分布式数据仓库实现整个装备保障数据仓库的构想。     

连锁销售决策支持系统解决方案研究

数据仓库、联机分析处理、数据挖掘技术的结合是决策支持系统研究的主流模式,其中数据仓库用于数据的存储管理,联机分析处理集中于数据的多维分析,数据挖掘则致力于知识发现。本文在数据仓库、联机分析处理、数据挖掘技术的支持下,提出了连锁销售决策支持系统解决方案,即数据仓库 联机分析处理 数据挖掘→决策支持系统。     

连锁销售决策支持系统解决方案研究

数据仓库、联机分析处理、数据挖掘技术的结合是决策支持系统研究的主流模式,其中数据仓库用于数据的存储管理,联机分析处理集中于数据的多维分析,数据挖掘则致力于知识发现。在数据仓库、联机分析处理、数据挖掘技术的支持下,提出了连锁销售决策支持系统解决方案,即数据仓库+联机分析处理+数据挖掘→决策支持系统。     

基于数据仓库的数据挖掘技术分析研究

基于数据仓库的数据挖掘技术是一种对数据仓库中的数据进行深层次的加工和处理的过程,也是一种实现数据仓库决策价值的方法和工具。文中分析了数据仓库、数据挖掘等概念,并结合数据挖掘在实际决策支持系统中的应用,说明了数据挖掘的基本方法、主要过程以及发展方向。     

基于数据仓库的数据挖掘技术分析研究

基于数据仓库的数据挖掘技术是一种对数据仓库中的数据进行深层次的加工和处理的过程,也是一种实现数据仓库决策价值的方法和工具.文中分析了数据仓库、数据挖掘等概念,并结合数据挖掘在实际决策支持系统中的应用,说明了数据挖掘的基本方法、主要过程以及发展方向.     

数据仓库与数据挖掘的关系及其安全性问题

数据仓库与数据挖掘是当今新的技术热点,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供了更好的决策支持和服务,同时促进了数据仓库技术的发展。从数据仓库的相关技术和体系结构分析展开研究,分析了数据挖掘与数据仓库的关系,重点阐述了数据仓库的安全性问题,展望了数据仓库未来的研究方向。数据仓库和数据挖掘二者既相互结合、共同发展,又相互影响、相互促进。数据仓库越来越广泛地运用到各个领域中,成为企业获得竞争优势的关键武器。     

NCR SAS全球联盟数据仓库与挖掘二合一

NCR和SAS日前宣布建立全球性战略联盟,SAS数据管理、数据挖掘、数据析取及数据转换工具都将被集成到NCR数据仓库解决方案中,以提高NCR数据仓库的价值,并使NCR Teradata RDBMS数据仓库引擎的应用得到扩展。两家公司将双方在数据仓库、数据挖掘和数据     

财务数据仓库和数据挖掘技术应用简介

本文以研究数据仓库和数据挖掘技术为基础,通过对财务数据仓库与数据挖掘技术特点的分析,提出了企业财务数据仓库,综合利用现有业务信息,提供了决策系统支持框架。通过数据仓库技术进行数据的集成,运用数据挖掘技术实现信息价值的提升,使得企业财务管理得到深度应用。     

数据仓库在气象上的应用研究

介绍了将数据仓库技术应用于海量气象数据的管理。气象数据仓库不仅可使气象业务人员迅速准确地获取有用的气象信息,同时还给气象科研工作者提供了气象数据挖掘和知识发现的环境,为气象服务质量的提高提供有力的支持。     

基于数据挖掘的智能决策支持系统

传统决策支持系统由于其功能的不足.不能满足现代企业的决策需求.而数据挖掘技术是解决该问题的有效途径之一.文章分析了数据挖掘技术在决策支持系统中的应用现状.提出了一种基于数据挖掘的智能决策支持系统的体系结构,并给出了总体结构模型和各子系统功能描述.     

轨迹大数据:数据处理关键技术研究综述

大数据时代下移动互联网发展与移动终端的普及形成了海量移动对象轨迹数据.轨迹数据含有丰富的时空特征信息,通过轨迹数据处理技术可以挖掘人类活动规律与行为特征、城市车辆移动特征、大气环境变化规律等信息.海量的轨迹数据也潜在性地暴露移动对象行为特征、兴趣爱好和社会习惯等隐私信息,攻击者可以根据轨迹数据挖掘出移动对象的活动场景、位置等属性信息.另外,量子计算因其强大的存储和计算能力成为大数据挖掘重要的理论研究方向,用量子计算技术处理轨迹大数据可以使一些复杂的问题得到解决并实现更高的效率.本文对轨迹大数据中数据处理关键技术进行综述.首先,介绍轨迹数据概念和特征,并且总结了轨迹数据预处理方法包括噪声滤波、轨迹压缩等.其次,归纳轨迹索引与查询技术,以及轨迹数据挖掘已有的研究成果包括模式挖掘、轨迹分类等.总结了轨迹数据隐私保护技术基本原理和特点,介绍了轨迹大数据支撑技术如处理框架、数据可视化.本文也讨论了轨迹数据处理中应用量子计算的可能方式,并且介绍了目前轨迹数据处理中所使用的核心算法所对应的量子算法实现.最后,对轨迹数据处理面临的挑战与未来研究方向进行了总结与展望.     

基于数据仓库的医院决策支持系统的研究与设计

在医院原有信息系统HIS的基础上,综合运用数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等新兴技术,搭建了一个完整的医院决策支持系统。清楚简明的介绍了系统的体系结构和总体实现,并对DW、OLAP和DM等关键部件的设计作了详尽的探讨。     

基于Web的数据挖掘技术的研究

基于Web的数据挖掘是一个结合了数据挖掘和WWW的热门研究主题。本文介绍了Web上数据信息的特点入手．研究面向Web的数据挖掘需解决的主要问题，提出了一种基于Web数据挖掘的应用模式框架，并着重从功能的角度介绍了Web数据挖掘的演进过程。     

可视化数据挖掘技术

迄今为止,数据挖掘与知识发现软件的功能不再停留在"挖掘"这个单一功能的实现,而已延伸到数据挖掘与知识发现的过程,即包括数据的预处理、数据挖掘、模型评估与可视化,在单纯的模型可视化基础上扩充了数据可视化与数据挖掘过程可视化.主要讨论了数据挖掘的方法与可视化技术,指出了未来的研究方向.     

数据挖掘在财务信息系统中的应用研究

随着信息技术在财务管理中的应用,数据挖掘技术对财务信息系统数据处理与分析至关重要,对数据挖掘的含义、作用、任务、对象、方法、在财务信息系统中数据挖掘应用进行了阐述,加强数据分析,提高单位财务管理。     

基于Hive的高可用双引擎数据仓库

打破信息孤岛，整合异构数据，汇聚共享交换，深度分析挖掘，提供行业领域辅助决策和态势分析具有深远的理论和应用价值.本文以中国科学院教育科研态势感知服务的实际需求为牵引，设计并实现了一套基于Hive的Hadoop/Spark双计算引擎大数据仓库，支持多种方式OLAP分析，进行了可用性、负载均衡、资源管理的优化设计，为后续进行全院数据汇聚挖掘、知识图谱构建、学科态势分析提供了平台支撑.实验表明，系统灵活高效，高可用可扩展，资源调度科学，负载均衡效果明显.